文献类型：期刊文章

作　　者：鲍小如[1] 陈瑞[2] 曹雪虹[2] 焦良葆[3]

BAO Xiao-ru;CHEN Rui;CAO Xue-hong;JIAO Liang-bao(School of Communication and Information Engineering,Nanjing University of Posts and Telecommunications,Nanjing 210003,China;School of Communication Engineering,Nanjing Institute of Technology,Nanjing 211167,China;Kangni Electromechanical Institute,Nanjing Institute of Technology,Nanjing 211167,China)

机构地区：[1]南京邮电大学通信与信息工程学院,江苏南京210003 [2]南京工程学院通信工程学院,江苏南京211167 [3]南京工程学院康尼机电研究院,江苏南京211167

出　　处：《计算机技术与发展》

基　　金：国家自然科学基金(61471162);江苏省自然科学基金(BK20141389);江苏省科技计划项目(BY2016008-06)

年　　份：2018

卷　　号：28

期　　号：4

起止页码：104-108

语　　种：中文

收录情况：JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：针对复杂环境下人脸检测受光照、姿态、类肤色等因素的影响,提出了一种基于视觉显著性与肤色分割的人脸检测算法。首先利用基于图论的视觉显著性算法(graph-based visual saliency,GBVS)提取包含目标人脸的显著图,并对该显著图进行阈值分割和形态学等操作得到初步的二值人脸目标区域。然后截取LFW数据库中人脸肤色部分并将色彩空间转换至L*a*b*色彩空间,计算出人脸肤色的L,a,b分量的均值。接着在初步得到的人脸目标区域中计算每个像素点的a,b分量与人脸肤色a,b分量的欧氏距离,取该欧氏距离在一定区间内的像素点,计算出它们的质心作为人脸中心点。最后为了减少背景,取初步人脸目标区域边缘到中心点最小距离的80%为半径,截取图像中的准确人脸区域,实现最终的人脸目标检测。在LFW数据库上的实验表明,该算法在检测非端正人脸时好于AdaBoost方法,且算法简单、速度快、检测率高。

关 键 词：GBVS  L*a*b*色彩空间  视觉显著性 人脸检测 欧氏距离

分 类 号：TP391]